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公开(公告)号：CN116824117A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310860405.1
申请日：2023-07-13
Applicant: 中国交通建设股份有限公司轨道交通分公司 , 哈尔滨工业大学 , 中铁第六勘察设计院集团有限公司 , 中交一航局城市交通工程有限公司 , 哈尔滨地铁集团有限公司 , 哈尔滨工业大学重庆研究院
Abstract: 富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝特征突出显示处理方法，属于隧道智能化检测技术领域。对富水砂层叠落区间隧道进行质量检测时，通过CCD相机阵列或全画幅数码单反相机对每一环隧道衬砌拍摄完整的高分辨率图像，分别经过加权平均值灰度处理法、线性平滑处理、单尺度和多尺度Retinex处理，将光照亮度不足的富水砂层叠落区间隧道衬砌裂缝经过上述算法的处理，本身特征并不明显的裂缝被加强显示，而背景噪声和干扰项则受到模糊处理，裂缝和周围背景的对比度更加显著，降低了检测人员判别裂缝是否存在的难度，有利于节省后续裂缝参数计算的处理工作量，提高富水砂层叠落区间隧道智能化无损质量检测效率。
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公开(公告)号：CN116777953B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202310650409.7
申请日：2023-06-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/246
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征聚合增强的遥感图像目标跟踪方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：使用基于编码‑解码结构的特征提取网络输出高分辨率特征图，特征图下采样级为原始图像的4倍；步骤2：使用多尺度特征聚合模块规整并聚合步骤1中高分辨率特征图中的多尺度特征，输出规整后特征图；步骤3：对于步骤2规整后的特征图，通过跨域注意力增强模块从三路分支捕获空间、通道维度之间的依赖关系，实现对特征图的增强；步骤4：基于增强后的特征图预测目标位置、尺寸、偏移等信息，通过匹配算法实现目标轨迹输出。该方法可以规整增强不同尺度下的有效特征，减少虚警源干扰，实现复杂场景下的目标跟踪。
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公开(公告)号：CN116434074B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202310019335.7
申请日：2023-01-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于邻支互补显著性和多先验稀疏表征的目标识别方法，所述方法包括如下步骤：步骤1：提出邻支互补显著性提取网络，挖掘图像深层次、语义一致性信息，提取多尺度目标的候选显著区域；步骤2：通过结合目标多先验信息的稀疏表征分类器，抑制显著性提取网络可能产生的虚警，实现复杂场景下舰船目标的准确识别。该方法通过深度显著性特征提取网络挖掘图像中舰船目标的显著区域特征，与图像数据的多先验稀疏表征分类方法结合，不但可以充分发挥深度网络多层级提取图像特征的优势，而且对物体部分遮挡复杂海杂波、港口设施、光照阴影等复杂环境干扰具有鲁棒性的特点，可为港口救援、海上交通维护等应用提供支持。
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公开(公告)号：CN119516293A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411664241.6
申请日：2024-11-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/77 , G01N21/25 , G06V10/82 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06V10/764 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于光谱扩散的环境异常检测方法，所述方法针对高光谱图像目标检测领域，提出了一种基于主成分分析和线性光谱混合模型的异常谱生成方法，解决了存在和不存在异常的配对标记数据不足的问题，以保证学习到的特征的有效性，同时提高了传统异常目标生成方法的真实感；针对高光谱数据设计了双窗口光谱扩散模型，将每个像元的扩散过程视为目标与周围背景的光谱混合，提高了重建过程中空间‑光谱维数估计的精度，使背景估计具有较高的空间和光谱精度；引入双窗口光谱扩散背景重建方法，通过在排除目标的双窗口内对光谱进行迭代积累，减少了异常扩展面积对背景估计的影响，有效抑制目标光谱。
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公开(公告)号：CN119478447A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411508586.2
申请日：2024-10-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/46 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/62 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种局部运动感知的红外小目标特征增强方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：加载红外序列图像，选择连续T帧图像作为网络输入，利用主干网络提取图像特征；步骤二：利用粗略运动估计模块CME提取粗略的目标帧间运动信息，生成前向光流和后向光流；步骤三：利用能量增强模块EnE结合光流和可变形卷积对齐多帧序列，并采用卷积核大小为1×1的3D卷积增强目标特征；步骤四：利用引导光流学习的特征增强任务头输出增强后的红外图像，通过目标分割任务头将多尺度特征融合，输出目标分割结果，进而引导特征增强网络的学习。该方法可以有效地适应目标暗弱以及背景运动的场景，输出高质量的红外多帧运动小目标的增强图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119169263A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411200418.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于时空一体化网络的红外弱小目标多帧检测方法及系统，包括：S1：搭建时空一体化红外弱小目标检测网络模型；S2：获取红外图像样本数据集并采用所述红外图像样本数据集对所述时空一体化红外弱小目标检测网络模型进行训练；S3：将待检测的图像序列输入至训练好的所述时空一体化红外弱小目标检测网络模型得到网络的输出，采用最大值法进行结果级融合得到融合结果，对融合结果进行阈值分割，获得红外弱小目标。本发明提出的时空一体化红外弱小目标检测方法对低信杂比红外弱小目标的检测能力优于现有方法。
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公开(公告)号：CN117782479A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311822678.3
申请日：2023-12-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01M5/00 , G06F18/241 , G06F18/20
Abstract: 一种自锚式悬索桥结构服役状态快速诊断方法，涉及桥梁状态快速诊断技术领域。桥梁各跨长度和矢高确定；桥梁测试断面确定；加载车辆技术指标确定；构建桥梁理论挠度矩阵；构建三轴加载车辆的车辆荷载矩阵；采集加载车辆沿桥梁行驶下测试断面位移时程与时空坐标转换；构建桥梁检测信息矩阵；计算桥梁理论和实际位移影响线矩阵；桥梁结构损伤等级判别。通过加载车辆在桥梁行驶全过程中测试断面位移时程响应的实时获取，向准静力位移影响线转换，同时提出承载力评定指标，能够快速诊断桥梁的承载力下降程度。
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公开(公告)号：CN113640118B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202110975237.1
申请日：2021-08-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 材料原位动态拉伸加载试验装置，属于材料动态力学性能测试技术领域，本发明为解决中应变率加载试验存在的问题。本发明方案：上压板和下拉板为相互平行的立板，并通过两条导向支承柱连接；上拉板和下基板为相互平行的立板，并通过两条导向支承柱连接；上拉板和下拉板相对面各设置一个测力基座，两个测力基座用于夹持试件；下基板末端固定在支承座上；上压板首端端面中心位置设置整形器；撞击杆发射单元发射的撞击杆通过整形器撞击上压板，并将瞬态拉伸载荷通过导向支承柱传给下拉板，使下拉板产生与撞击杆同向的运动，进而拉伸试件，试件拉伸的力载荷由测力基座测量，试件拉伸引起的应变由应变测量单元测量，完成材料原位动态拉伸加载试验。
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公开(公告)号：CN114166748B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202111470597.2
申请日：2021-12-03
Applicant: 渤海大学 , 北京星航机电装备有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于积分球反射法的半球发射率测量装置，属于半球发射率测量技术领域，解决了现有测量装置难以实现不同角度辐射下，样品沿测试平面法线角度的辐射亮度采集，从而无法精确的求解不同光源辐射角度下样品的半球发射率的问题。本发明通过运动机构带动射线源在积分球内部运动；并通过所述探测器接收反射后的射线。舵机带动绕线轮旋转，绕线轮通过丝线拉动滑块沿滑轨滑移，使连接杆转动，对射线源进行位置调整，实现了对样品发射率的多角度测量，提高了测量精度。
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公开(公告)号：CN117237802A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311173885.0
申请日：2023-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06F18/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种基于多分支信息互补的多源遥感图像目标检测识别方法，所述方法为：基于跨域信息引导的信号级融合检测识别。信号级融合检测识别通过跨域信息引导融合模块实现多源数据互补信息的充分融合，再经由目标检测识别模块实现目标位置、类别信息输出。基于交并比的多分支融合识别结果关联。利用单源目标检测识别模块处理单源图像，输出单源检测识别结果，结合信号级融合识别结果，计算多分支目标预测框交并比并进行关联。基于阶梯置信度阈值筛选的多分支识别结果决策级融合。对于关联后的多分支预测结果，基于预测框关联数目、目标置信度和类别，筛选目标并确定最终目标类型。本方法可以实现针对复杂场景、环境下的目标高概率、低虚警率的检测识别。
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